单样本基因集富集分析(single sample gene set enrichment analysis, ssGSEA),原理上与GSEA类似,不同的是GSEA 主要用于检测不同实验组(如实验组和对照组)之间基因集富集差异,而ssGSEA将样本内基因表达谱进行归一化处理,然后计算每个基因集对应的ssGSEA得分。通过这种方式,ssGSEA将单个样本的基因表达谱转换为基因集富集...
meRIP-seq是参考Chip-seq发展出来的一种鉴定RNA修饰的方法,目前meRIP-seq已成功应用于m6A和m5C的检测。其原理和步骤为:首先通过polyA捕获mRNA,或者通过rRNA剔除技术去掉rRNA,然后将获得的RNA打成100nt左右的小片段;之后使用修饰特异性的抗体(m6A或m5C抗体)进行免疫共沉淀,含有修饰的RNA片段被富集并回收;进而对回收的RN...
rownames(DEG_DESeq2_2) <- DEG_DESeq2_2$SYMBOL#[1] 19249 9 这时准备基因排序向量时需要小心去除转换失败的基因。 DEG_DESeq2_2 <- na.omit(DEG_DESeq2_2[,c("log2FoldChange","ENTREZID")]) DEG_DESeq2_2 <- DEG_DESeq2_2[order(DEG_DESeq2_2$ENTREZID),] DEG_DESeq2_2 <- DEG...
RNA-seq上下游分析snakemake流程 学习完snakemake后写的第一个流程是RNA-seq上游定量和下游的质控和差异分析。 使用fastp处理fastq文件,在使用START比对到基因组同时得到raw count,使用非冗余外显子长度作为基因的长度计算FPKM、TPM,同时也生成了CPM的结果。 非冗余外显子长度计算可以参考之前的推文转录组实战02: 计算...
DESeqDataSetFromMatrix 创建一个 DESeq 数据集即 dds 对象 dds <- DESeqDataSetFromMatrix(countData = input_data, colData = info_data, design = ~Group) #若batch为空则design=~label # 开始进行差异表达分析 # DESeq 这个函数会基于之前定义的设计公式(在这里是基于"Group"列)来分析哪些基因在不同组...
1、DEseq2包差异分析 (1)设置单列分组样本信息表 groupsample=c(colnames(exp2))#取样本名信息 f=as.data.frame(group)rownames(f)=c(sample)#设置行名为样本名信息colnames(f)='condition'#列名 样本分组信息表 (2)DESeq2分析 library("DESeq2")dds=DESeqDataSetFromMatrix(countData=exp2,colData=f,de...
转录组测序成本降低，使得越来越多实验团队尝试RNA-seq，以期发现新思路。分析流程分为上游和下游，前者依赖服务器，后者则能通过R语言和相关包轻松完成。加载转录组测序数据，通常为测序后产生的计数矩阵，通过公司获取或从TCGA肿瘤数据库下载获得，确保数据为数据框格式。构建metadata文件指示分组信息，是进行...
Q:为什么将FPKM转换为TPM?A:只有转换成TPM才勉强可以用limma做差异分析;而DESeq2和edgeR是对count数据进行差异分析 代码语言:javascript 复制 expMatrix<-a fpkmToTpm<-function(fpkm){exp(log(fpkm)-log(sum(fpkm))+log(1e6))}tpms<-apply(expMatrix,2,fpkmToTpm)tpms[1:3,]colSums(tpms)#输出结果:>tpm...
write.csv(resdata,file = "RNA-seq.csv") #查看上调下调基因 summary(res) #基础分析到这里就结束了,下面是可视化分析 参考:https://blog.csdn.net/qq_42458954/article/details/104078845 #提取差异OTU并进行注释 diff_OTU_deseq2 <-subset(res, padj < 0.05 & abs(log2FoldChange) > 1) ...